IBM Waston与时间赛跑:10分钟完成基因组分析
【编者按】IBM与纽约基因组研究中心(NYGC)针对数十个脑部癌症患者的基因组学进行了研究,报告显示IBM Watson仅用10分钟时间就完成对脑癌患者基因组的分析,但人类专家需要用160个小时来完成同样的工作。但IBM Watson提出的治疗方案并没有人类专家的方案精确周到。
本文主要分析研究中解决的两个问题:1)是否扫描整个基因组比只进行“ 基因面板 ”测试得到的信息更全面;2)将IBM Waston和NYGC专家团队所做的基因组分析进行比较。
本文来源于spectrum.ieee.org,作者Eliza Strickland;由亿欧编译。
在治疗脑部癌症的时候,时间是至关重要的。
IBM与纽约基因组研究中心(NYGC)针对数十个脑部癌症患者的基因组学进行了研究, 该研究报告显示IBM Watson仅用10分钟时间就完成对脑癌患者基因组的分析 ,并提出了一项治疗计划,这展示了 人工智能 在改善病人护理方面的潜力。然而, 人类专家需要耗费160个小时做出类似的计划。 虽然Waston在时间方面领先,但其治疗意见和效果可能并不是最佳的,因此这并不意味着机器将完全战胜人类。
该研究基于以下案例。一名患有头痛和行动困难症状的76岁男子去医院检查,脑部扫描显示为恶性胶质母细胞瘤,于是医生快速实施治疗计划。IBM Waston和医生都对该男子的基因组进行了分析,并分别提出了一项治疗方案,但不幸的是,该男子病情恶化太快,不久后便去世了。
IBM不断致力于优化其认知技术平台Waston ,以应对医疗方面的多重挑战,包括加快药物研发速度,以及提高患者护理方法,其特点是其自然语言处理能力。因此,在基因组学方面,Waston可以自行查阅来自医疗文献及其他来源的2300万篇期刊文献,并进行消化理解。Watson基因组学科研团队的负责人Laxmi Parida表示, 大多数癌症患者在检查基因突变时,并没有扫描体内的整个基因组(包括30亿个 DNA 单位),而是只进行“基因面板”测试,即只检查那些在已知癌症中起作用的基因子集。 相对于全基因组检测,“基因面板”测试快速,但结果可能并不全面。
这项新研究发表在《神经遗传学》杂志上,并引用上述76岁患者的案例来阐述以下两个问题。
首先,研究人员想知道是否扫描整个基因组比只进行“基因面板”测试得到的信息更全面呢? Parida说:“我们试图解答这个问题,是否全基因组检测会得到更多有用的信息?”这个问题的答案是肯定的。NYGC的临床医生和Waston发现,那些不在“基因面板”测试范围内的基因突变有助于为找到潜在药物和临床试验提供建议。
其次,研究人员希望将IBM Waston和NYGC专家团队所做的基因组分析进行比较。 Waston和NYGC专家团队都获得了病人的基因组信息,并识别出了突变的基因,然后通过医学文献来检查这些突变是否在其他癌症中有所出现,继而寻找治疗成功的相关报告,最终检查患者是否具备临床试验的条件。专家团队花费160个小时来完成这一系列操作,而Waston则在10分钟内完成。
尽管Waston率先提出解决方案,但其方案可能不是最好的。 NYGC的临床医生发现了两种基因突变,综合考虑来看,医生建议患者参与临床试验。如果患者具备参与临床试验的条件,他就会被纳入这个实验,作为其生存的最佳机会。但Waston并没有综合考虑这些信息,因此Waston没有建议患者进行临床试验。
虽然人们很容易把这项研究看作是人类和人工智能之间的竞争,但NYGC的负责人兼首席研究员Robert Darnell并不这样认为,他表示:“ NYGC提供了肿瘤学家和生物学家的临床输入,但Waston提供的注释使分析更加快速。 ”
Robert Darnell表示, 医生需要像Waston这样的人工智能工具,才能跟上医疗数据的迅猛增长。 IBM的Parida指出,近年来,全基因组测序成本直线下降,这使得全基因组测序将很快成为癌症治疗的常规部分。如果IBM Watson或类似的人工智能系统能够迅速获得这些数据,那么他们就有机会及时提供治疗建议,以挽救类似脑癌患者的生命。
Darnell表示,他希望IBM Waston将成为癌症治疗的一个常规部分,因为临床医生需要处理的数据实在是太庞大了。他说:“我认为,让医生投入更多的精力来处理雪崩一样的数据不是很好的选择。时间对患者来说是非常重要的一个因素, 机器学习和自然语言处理工具或许能够提供更多有价值的东西 。”
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